Prática com matrizes NumPy
Vamos praticar o fatiamento de matrizes numpy e usar o conceito de transmissão do NumPy. Lembre-se de que a transmissão se refere à capacidade de uma matriz numpy de vetorizar operações, de modo que elas sejam executadas em todos os elementos de um objeto de uma só vez.
Um array bidimensional numpy foi carregado na sua sessão (chamado nums) e impresso no console para sua conveniência. numpy foi importado para a sua sessão como np.
Este exercício faz parte do curso
Como escrever um código Python eficiente
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Print second row of nums
print(nums[____,____])
# Print all elements of nums that are greater than six
print(____[____ > ____])
# Double every element of nums
nums_dbl = ____ * ____
print(nums_dbl)
# Replace the third column of nums
nums[____,____] = ____[____,____] + ____
print(nums)